王鹏伟
作品数： 13被引量：116H指数：7
  • 所属机构:中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系
  • 所在地区:安徽省 合肥市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家高技术研究发展计划

相关作者

吴秀清
作品数：87被引量：469H指数：13
供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系
研究主题：遥感图像 专家系统 数据融合 支持向量机 SAR
张名成
作品数：6被引量：49H指数：3
供职机构：酒泉卫星发射中心
研究主题：自动目标识别 图像分割 飞机识别 各向异性扩散 形态学
李滔
作品数：12被引量：57H指数：3
供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系
研究主题：粗糙集 MARKOV随机场 SVM LOGISTIC回归 INTERNET
王俊普
作品数：47被引量：393H指数：10
供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系
研究主题：专家系统 智能控制 数据挖掘 BP网络 复杂系统建模
孙福明
作品数：57被引量：217H指数：8
供职机构：辽宁工业大学电子与信息工程学院
研究主题：非负矩阵分解 网络设计 正则 静脉识别 特征提取
作品列表
基于二次互信息的特征选择算法被引量：2
2006年
将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能.
李滔王俊普王鹏伟吴秀清
关键词：高斯混合模型
基于多尺度理论的图像分割方法研究
图像分割是数字图像处理领域的关键技术之一，它的重要性使得它一直是研究的热点。图像分割中常存在的矛盾是：分割的精确性与易分割性的矛盾、过分割和欠分割的矛盾，这些矛盾用固定尺度的分割技术较难解决。由于在自然界和工程实践中，许...
王鹏伟
关键词：图像分割多尺度图像处理小波变换
文献传递
基于多尺度Kalman数据融合滤波被引量：14
2008年
本文通过分析基于小波变换的动态系统模型,提出一种基于小波多尺度的Kalman数据滤波方法,本文利用小波的多尺度特点,把初始估计序列多尺度分解,并在不同尺度层上进行Kalman滤波估计,再利用小波重构来融合各层的估计信息,把标准Kalman滤波只在单一尺度和时间轴上对状态估计值和误差协方差进行数据更新,改进为基于小波变换的尺度轴和时间轴上的双向数据更新,该算法将小波多尺度分解去噪和Kalman滤波相结合,对实际中含较强噪声的动态系统的状态估计效果较好。算法也可用于多分辨率多传感器数据融合。
王鹏伟吴秀清孙福明
关键词：多尺度KALMAN滤波小波变换数据融合
基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法被引量：14
2006年
提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法,采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波,并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合,针对小波分解的不同频率域,选择不同的融合规则,既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后,采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值,并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明,采用此分割方法可以获得较好的分割结果。
王鹏伟吴秀清张名成
关键词：多尺度图像融合图像分割
基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别被引量：25
2006年
飞机识别在军事遥感中具有重大意义。该文针对以往飞机识别方法的不足,为更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的定位和型号判别,提出了一种基于闭合轮廓提取,并通过部分特征匹配进行机型识别的方法。首先对图像进行各向异性扩散处理,提取闭合轮廓并进行几何特征分析,定位飞机目标,提取目标的关键特征参数,实现机型判别。实验证明,该方法具定位准确、识别率高,可准确识别飞机型号,能得到比较精确的飞机外形描述,可有效对抗阴影、遮挡等干扰,具有很好的稳健性。随着遥感成像技术不断发展,图像分辨率越来越高,能够获得更准确、更完整的飞机轮廓,因此,这种方法具有很好的发展趋势。
张名成吴秀清王鹏伟
关键词：自动目标识别飞机识别各向异性扩散
基于角点特征和自适应核聚类算法的目标识别被引量：17
2007年
提出了基于角点特征和自适应核聚类的目标识别方法,将有效性函数引入核聚类算法中,提出了一种可动态估计聚类数目的自适应核聚类算法。该方法用于飞机识别中,通过对飞机角点特征的自适应核聚类,完成定位识别。实验结果表明,该方法是有效的。
王鹏伟吴秀清余珊
关键词：角点特征核聚类有效性函数飞机识别
一种自适应的合成孔径雷达图像目标检测方法被引量：4
2006年
目标检测是自动目标识别的一个重要步骤,论文提出了一种自适应的SAR图像目标检测方法,该方法采用基于Weibull分布模型的恒虚警率(CFAR)检测技术,将参考窗口分块,判断各子块类型,根据各子块类型不同,自适应选择参考样本确定阈值。在检测过程中,利用灰度和方差特征,预先排除明显不为目标的像素。对CFAR检测结果,利用目标基本形状特征排除虚警。实验证明,该方法在同质区和非同质区背景下都具有较好的检测性能。
张名成吴秀清王鹏伟
关键词：自动目标识别目标检测合成孔径雷达恒虚警率
一种复杂环境下的跑道识别的新方法被引量：1
2006年
针对机场在遥感图像中成像的复杂性与多样性,提出了一种新的机场跑道的自动识别方法。该方法将跑道识别分为定位和识别两个步骤:首先在定位步骤中基于变形模板模型理论,建立了跑道的平行线模型及似然函数,并采用Meropolis算法确定跑道的准确边界;其次,通过分析跑道的标志特征和结构特征确立了跑道识别的通用性判别规则。通过对Spot图像的实验证明,该方法能够实现复杂环境下的跑道自动识别。
李滔王俊普吴秀清王鹏伟
关键词：计算机图像处理遥感图像跑道
一种基于高斯尺度空间的遥感图像匹配算法
图像匹配是计算机视觉和模式识别中的基本手段,有着广泛的应用范围。本文提出一种匹配算法。利用高斯尺度空间提取图像的尺度不变特征点,使用特征点周边灰度的统计信息对特征点进行表征,采用基于密度的 DBScan 聚类算法获取最终...
祁凯吴秀清王鹏伟尹叶飞
关键词：遥感图像图像匹配高斯尺度空间特征点匹配
文献传递
基于MARMA模型的SAR图像SVM分割被引量：1
2008年
在分析SAR图像特征的基础上,提出一种新的基于多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average,MARMA)模型的SAR图像分割方法.首先建立多尺度序列,然后通过研究SAR纹理图像的MARMA模型,建立适合SAR图像的多尺度特征矢量,最后采用提出的广义加权支持向量机进行特征分类.实验结果表明,采用此分割方法可以获得很好的分割结果.
王鹏伟吴秀清刘博
关键词：SAR图像加权支持向量机图像分割
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